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首发|珠海上海联手,投了一对清华师徒

IP属地 中国·北京 投中网 时间:2025-11-27 12:24:29

继国家队和北京、上海国资对无问芯穹投资之后,正积极在AI和机器人发力的珠海也加入了资方阵营。

投中网获悉,无问芯穹完成近5亿元的A+轮融资,由珠海科技集团、孚腾资本(元创未来基金)领投,惠远资本、尚颀资本和弘晖基金跟投,老股东洪泰基金、达晨财智、尚势资本&海棠资金、联想创投、君联资本、申万宏源、徐汇科创投、元智未来追投。

事实上,这轮融资早在今年上半年就已敲定,随后公司走完了技术成果转化的程序,今日正式披露。至此,清华“科研-验证-产品化-产业化”的科技成果转化链路上,新增了一个来自无问芯穹的范本。

无问芯穹成立于2023年5月,由清华大学电子工程系教授、系主任汪玉教授发起,清华大学电子系博士毕业的夏立雪任联合创始人和CEO,属于教授+学生组合创业,公司业务定位AI基础设施,目标是做Agentic AI时代首选的“算力运营商”。

去年,我们曾对无问芯穹的A轮融资做过首发报道。那是一轮份量很足的融资,甚至可以说实现了一把国资、产业、市场化资金的满贯。详见《刚刚,“国家队”投了一对清华师徒》。

一方面,无问芯穹无疑是科学家创业的优质样本,发起人清华汪玉教授在一级市场享有相当高的口碑,业内评价“少见的学术水平和产业认知都非常高的学者”。但另一方面,相对于机器人、大模型、AI应用这类高声量赛道,基础设施并不显山露水,公司作风也十分低调。

但就无问芯穹的产业定位而言,可以说是人工智能产业链最佳卡位之一。事实也给出了答案——年初Deepseek一举改写了中国乃至全球大模型的技术走向和行业叙事,无问芯穹等来了更大的施展空间。

去年和今年,投中网两次对话CEO夏立雪。你可以感受到这位90后身上带着一种生逢其时,施展抱负的锐意。某种程度来说,他也是被时代选中的年轻人。

以下是对话:

投中网:今年一级市场有个共识,几乎所有的热钱都流进了AI和具身。无问芯穹上一轮融得非常漂亮,这一轮体感如何?

夏立雪:这两年资本市场的视角变得更加立体了,关注点逐渐从单点爆发式技术覆盖到全产业链,更加成熟。尤其Deepseek-R1被更多人关注到之后,它把中国的人工智能产业生态带得更加繁荣和丰富,资本对AI的关注点也逐渐从大模型延展到了上下游。

AI基模、应用、具身,都离不开算力优化,基础设施是一个没那么高声量,但重要的领域。我们是其中体量最大的公司,也有非常亮眼的市场成绩,这几轮融资确实都有超募。

投中网:这一轮的领投方是珠海的地方国资,也是继北京、上海之后的第三个地方国资,合作契机是怎样的?

夏立雪:珠海是一个AI禀赋好且有前瞻性的城市。我们双方是在一次活动中接触的,沟通下来发现彼此在很多关键问题上的认知非常一致。珠海高层对人工智能的规划有比较深入的思考和论证。有共识,合作就是水到渠成了。

投中网:坦率说,因为你们上一轮势能很强,市场情绪又高,本以为新一轮的节奏会来得更快。

夏立雪:是,确实这一轮今年上半年就敲定了,期间公司走完了技术成果转化的程序,所以最近才公布。另外我们希望公司持续稳健发展,融资、估值都配合实际业务的增长进行。

投中网:拉通上下游是你们业务的高频词,考虑过做投资或者基金吗?

夏立雪:确实,算力运营商是灵敏的“探测器”,比较清楚哪些公司发展得更好。但更重要的是我们认为,AI的魅力在于它能极大地释放个体的创造力,人正在被深度赋能,许多优秀的创新不再必然依赖大厂的体系,也能辐射出可观的影响力。我们很希望给到一些特别有想法,特别有AI创造力的创业者团队一个很好的支撑,无论是用什么方式,不论是信息、资源还是推荐,这种松耦合的模式其实已经跑得很多。

投中网:路径是通的,只是还没有亲自肉身去做这个事。

夏立雪:不一定非得自己干,精力占用是个关键问题,目前还是想以业务为主要导向。

投中网:去年下半年我们聊过一次,你对AI在中国的落地有绝对信心,但当时国内大模型的走势并不明朗。几个月后Deepseek横空出世,直接改写了中国甚至全球大模型的科技路线和产业叙事,国内的主流命题也不再是“能不能干出OpenAI”,包括月之暗面、Minimax都在转型发力做应用。这一变量带给无问芯穹的影响是什么?更好还是更糟?

夏立雪:Deepseek是一个非常神奇,很难复现的事件。对我们来说,这绝对是一个惊喜的变量。从去年到今年,我们看到推理的市场增长了10倍以上。

不过在我们看来,Deepseek的促进作用不单纯是拉升算力需求,它用一个卓越的开源模型,形成了社会巨大共识,使突破性技术的产业化变得更加快速和顺畅。我们一直认为人工智能只有实现商业化闭环,才能获得真正的生命力。

投中网:市场天花板变高,对你们是很大的利好。另外注意到公司路线的叙事口径也有了变化,去年是AI Infra(人工智能基础设施),现在是Agentic Infra(智能体基础设施)。

夏立雪:对。Deepseek之后,中国的开源模型越来越强,打造出一个“中国的OpenAI”或者“中国的Gemini 3”不再是唯一追求,整体上单纯扩大规模的回报在边际递减,但算力需求却没有下降。如果把模型制造和使用方当作一个整体玩家,你会发现从去年到今年初,基本全部算力资产都配置在了“如何造模型”,今年“如何用模型”的算力开始起量,这是一个良性的变化。

至于叙事口径的变化,其实是起源很早,诞生之初我们就在思考,我们和互联网时代的基础设施有什么本质不同,结论是,在赚钱的前提下,我们应该最率先把各种AI技术应用在自己的架构中。

一开始还没机会,因为我们不想抱着理想死掉,就先把能干的事情干了,很开心这么快就等到了这样一个时间点。

Agentic Infra包含两个要素,一是帮助客户,我们希望能够给我们的伙伴去提供一些能生产Agent并与Agent协作的平台能力和接口;二是现在人工智能不再是一个工具,而是一个协作者。我们的 infrastructure本身应该是充分AI化的,要先让自己人享受到与Agentic AI合作的便利性。

所以我们说明白了三个事,生产智能体,协同智能体和服务智能体,Into Agent、With Agent、For Agent,这里面协同智能体就是指,以Agentic的方式把我们的各种服务模块自动化,所以也会有对应的一些新产品和新技术公布出来。

投中网:去年你谈过好几次使命。现在形势变了,怎么描述新使命?

夏立雪:使命没有本质变化,我们的核心技术在主流的体系结构上已经能发挥不错的市场价值,但说实话,拿旧地图找不到新大陆,我们不愿意说这里不会诞生异构的体系或者说新的体系,但这是中国很重要的大机会,因为中国还没有一家英伟达。

投中网:听上去是摩尔线程和沐曦的那种叙事?

夏立雪:不具体评论某一家公司,做公司都要兼顾商业化和和业务发展。在我的视角中,这是一个很重要的新机会,而且不一定属于top one。这是我抛开所谓的家国使命,单纯从技术路径上看到的大机会。

回到你说的使命感,主要还是在于我认为这个时代,可以说,是中国从工业革命开始以来,第一次能够以技术引领者,而不是追随者的身份站在世界产业革命中。作为一个技术出身的人,我是非常被激励的。

投中网:汪玉教授在一级市场的评价很高,“少见的学术水平和产业认知都非常高的学者”,而且之前有过成功经验。无问芯穹也是汪玉教授牵头创办,你们是怎么一拍即合的?

夏立雪:我本科就在清华电子系了,也是汪老师成为博导之后的第一个博士生,算是开山弟子之一,读博时期跟汪老师紧密配合做了很多研究工作。之后拿了阿里星的offer去了阿里云,进了管理序列培养。当时汪老师曾想留我做学术,但是我说想离产业近一些,跑了,汪老师开玩笑说你早晚会回来,其实我心里也这么觉得。

期间我们一直是保持着很密切的联系,中间出现过不少产业机会,比如区块链,但我们没被触动到。22年底大模型出来,算法发生了从专用算法到通用算法的质变,它未来的应用场景非常宽阔,让我们能用20%的工作去支持80%的场景,对于我们系统层的研发者来说是一个绝对重要的时代机会,在这个共识下我们开始频繁去讨论切入方向,2023年初的基本上确认这是值得做的一件事情。

投中网:市场上有一个看法,你们的切入点很聪明。一方面,在AI争霸算力卡脖子的语境之下,算力基础设施是个大势风口;另一方面,相比GPU和大模型,又是一个相对轻资产、风险小甚至偏保守的一个切口。你会想反驳这个看法吗?

夏立雪:我们现在看到的人工智能行业,算法和硬件,两个力量同时往前走——算法迭代速度更快,最先进的算法明确了要干什么之后,硬件跟上支持,让算法跑得更好。AI和GPU——OpenAI和英伟达。

国内现在这两者之间的循环节奏还是不闭环、不协同的,我们再去做一个新的芯片公司或者大模型公司意义不大,把这两股力量融到一起去的价值可能更大——让做芯片的企业知道现在的客户需求,快速发现问题再去迭代下一代芯片,同样,我们也能促进国内的大模型企业,或者想要用到大模型的企业更好的把新的算力用起来,扩大大家的算力池子,然后自己还赚钱。

做这件事,需要很多技能点,技术的、生态的、商业化的。

投中网:无问芯穹是新产业时期的新物种,它的终局可能是什么形态?

夏立雪:目前来看,说终局或者说比较不错的状态,至少我们希望无问芯穹能成为国内一个很大的算力运营方,把中国的芯片硬件事业也好,算力服务事业也好,人工智能事业也好,形成一个系统性的打通和提效,真正让AI走进千家万户。

当然,也需要很多伙伴一起,我们可能更像是“幕后工作人员”。

投中网:去年聊到最大的挑战,你说是时间不够,今年呢?

夏立雪:今年的挑战是,如何把时间花在关键问题上。去年说时间不够,后来我反思了一下,本质是优先级问题。这一年里有很大改善,今年我花了更多时间去思考。

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